Nima uchun mashg'ulot xatosi test xatosidan kamroq?
Nima uchun mashg'ulot xatosi test xatosidan kamroq?

Video: Nima uchun mashg'ulot xatosi test xatosidan kamroq?

Video: Nima uchun mashg'ulot xatosi test xatosidan kamroq?
Video: Mashg'ulot vaqtida to'g'ri ovqatlanish | Proper nutrition during training! During a workout. 2024, Noyabr
Anonim

The ta'lim xatosi odatda bo'ladi dan kichik;.. dan kamroq the sinov xatosi chunki modelga mos keladigan bir xil ma'lumotlar uni baholash uchun ishlatiladi ta'lim xatosi . o'rtasidagi tafovutning bir qismi ta'lim xatosi va sinov xatosi chunki trening to'siq va sinov to'plam turli xil kirish qiymatlariga ega.

Shunday qilib, tekshirish xatosi har doim o'qitish xatosidan yuqorimi?

Umuman olganda, ta'lim xatosi deyarli bo'ladi har doim sizni kam baholang tasdiqlash xatosi . Biroq, bu mumkin tasdiqlash xatosi kamroq bo'lish treningdan ko'ra . Siz buni ikki yo'l bilan o'ylashingiz mumkin: Sizning trening to'plamda o'rganish uchun juda ko'p "qiyin" holatlar mavjud edi.

Bundan tashqari, nima uchun mashg'ulot xatosi ko'payadi? Biroq, xato sinov to'plamida biz ma'lum bir nuqtaga qadar moslashuvchanlikni qo'shsak, faqat kamayadi. Bunday holda, bu moslashuvchanlik sifatida 5 daraja sodir bo'ladi ortadi bu nuqtadan tashqari, mashg'ulot xatosi ortadi chunki model eslab qolgan trening ma'lumotlar va shovqin.

Xuddi shunday, siz o'qitish xatosi va test xatosi nima deb so'rashingiz mumkin?

Treningdagi xatolar qachon sodir bo'ladi a tarbiyalangan model qaytadi xatolar uni qayta ma'lumotlarda ishga tushirgandan so'ng. ni qaytarishni boshlaydi noto'g'ri natijalar. Sinov xatolari qachon sodir bo'lganlar a tarbiyalangan model hech qanday tasavvurga ega bo'lmagan ma'lumotlar to'plamida ishlaydi. Ma'nosi, trening ma'lumotlardan butunlay farq qiladi sinovdan o'tkazish ma'lumotlar.

Nima uchun tekshirish aniqligi mashg'ulot aniqligidan yuqori?

The trening yo'qotish hisoblanadi yuqoriroq chunki siz tarmoqqa to'g'ri javob berishni sun'iy ravishda qiyinlashtirdingiz. Biroq, davomida tasdiqlash barcha birliklar mavjud, shuning uchun tarmoq to'liq hisoblash quvvatiga ega - va shuning uchun u yaxshiroq ishlashi mumkin dan ichida trening.

Tavsiya: